Koneoppimisen merkittävä kehitys on mullistanut kemian ja materiaalitieteen alat. Los Alamon kansallislaboratoriossa on onnistuneesti luotu koneoppivia interatomisia potentiaaleja, jotka pystyvät ennustamaan molekyylitason energioita ja atomien välisiä voimia. Tämä innovatiivinen teknologia mahdollistaa erittäin tehokkaat simulaatiot, jotka säästävät aikaa ja kuluja perinteisiin laskennallisiin menetelmiin verrattuna.
Klassinen lähestymistapa molekyylidynamiikan simulaatioissa kemiallisessa tutkimuksessa on perustunut fysiikkapohjaisiin laskennallisiin malleihin, kuten klassisiin voimakenttiin tai kvanttimekaniikkaan. Kvanttimekaaniset mallit ovat tarkkoja, mutta laskennallisesti kalliita. Toisaalta klassiset voimakentät ovat laskennallisesti tehokkaita, mutta puutteellisia tarkkuudeltaan ja soveltuvat vain tiettyihin järjestelmiin. Uusi koneoppimismalli, ANI-1xnr, yhdistää nopeuden, tarkkuuden ja yleispätevyyden, näin siltaa rakentaen näiden kahden lähestymistavan välillä.
ANI-1xnr on ensimmäinen reaktiivinen koneoppiva interatomisista potentiaaleista, joka kilpailee fysiikkaan perustuvien laskennallisten mallien kanssa suurisuuntaisissa reaktiivisissa atomistisissa simuloinneissa. Se tarjoaa ainutlaatuisen edun olematta riippuvainen jatkuvasta uudelleensovittamisesta, ja soveltuu laajalle kirjolle kemiallisia järjestelmiä. Työnkulun automatisointi, joka sisältää reaktiiviset molekyylidynamiikka simuloinnit, mahdollistaa monipuolisten kemiallisten järjestelmien, kuten hiilen, vedyyn, typpeen ja hapen, perusteellisen tutkimisen.
ANI-1xnr on osoittanut monipuolisuutensa onnistuneesti tutkimalla järjestelmiä kuten hiilen faasimuutoksia, palamista ja elollista kemiaa. Simulaatioiden validiteetti vahvistettiin vertaamalla tuloksia kokeisiin ja perinteisiin laskennallisiin tekniikoihin.
Keskeinen osa työnkulkua on nanoreaktorisimulaatioiden käyttö, jotka tutkivat reaktiivista kemiallista tilaa autonomisesti. Tämä innovatiivinen lähestymistapa poistaa tarpeen ihmisten intuitiolle kemiallisten reaktioiden synnyttämisessä molekyylien korkean nopeuden törmäysten kautta. Aktiivinen oppiminen, toinen keskeinen osa, hyödyntää ANI-1xnr:n koneoppimispotentiaalia ohjaamaan nanoreaktoridynamiikkaa ja valitsemaan rakenteita, joissa on suuri epävarmuustaso. Tämä menetelmä varmistaa suuremman tarkkuuden ja luotettavuuden simuloinneissa.
ANI-1xnr:n kehitys merkitsee merkittävää virstanpylvästä reaktiivisen kemian alalla suurilla mittakaavatasoilla. Toisin kuin aiemmat mallinnustekniikat, ANI-1xnr ei vaadi alan asiantuntemusta tai jatkuvaa uudelleensovittamista jokaista uutta käyttötapaa kohden. Tämä läpimurto mahdollistaa monipuolisille aloille toimivien tutkijoiden tutkia tuntematonta kemiaa ja avaa uusia mahdollisuuksia tutkimukselle ja yhteistyölle.
Lisätäkseen edelleen tutkimusta ja yhteistyötä, tutkimusryhmä on tehnyt käyttämänsä tietokannan ja ANI-1xnr-koodin julkisesti saataville tutkimusyhteisölle.
UKK
The source of the article is from the blog revistatenerife.com